一种基于心肺运动试验数据的心梗风险智能评估方法

本发明公开了一种基于心肺运动试验数据的心梗风险智能评估方法，涉及医学与人工智能交叉领域，该方法包括：对获取的心肺运动试验数据进行数据阶段划分，得到心肺运动试验阶段数据，并进行异常值处理，得到预处理后的心肺运动试验数据；计算氧脉参数，利用多尺度拟合法对氧脉参数进行数据重构，计算后坡与前坡斜率之比；利用对数回归模型构建回归拟合方程，并提取回归拟合方程的斜率系数作为氧摄取效率斜率，进行多层次增强处理，得到氧摄取效率斜率综合特征；构建扩展后的联合特征向量，输入心梗风险预测模型进行心梗风险预测。本发明实现了对心肺系统在运动负荷过程中的动态调节能力与代谢效率水平的全面表征，提升风险预测的精度与稳定性。